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前言
VTD软件本身不支持自定义FOV的可视化，功能上是OK的，这是已知的缺陷。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、绘制超声波雷达的FOV图
1）打开绘图工具调整图像大小，像素要求：水平256，垂直256；
2）将FOV均匀地分布在图片上，其中黑色是无法探测地的区域，白色是可以探测的区域；
; 二、FOV图片由RGBA转换成RGB格式
注意：由于上述绘制的图片是RGBA，但是VTD支持的是RGB的图片格式；
1）制作python脚本将RGBA转换成RGB，新建py文件，写入下列代码；：
import cv2
img = cv2.imread('D:\\Desktop\\FOV.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print(img.shape)
cv2.imwrite('D:\\Desktop\\FOV_pp.png', img[:,:,:3])
2）运行py脚本，即可转换生成RGB的图片；
三、配置moduleManager.xml文件
1）新建一个完美传感器配置；
2）FOV参数说明
left=”5.0″ right=”5.0″ near=”0.2″ far=” 10.2″ 单位:m，效果如图示：
bottom=”5.0″ top=”5.0″ 单位：°，效果如下图所示：
3）配置FOV图片路径： file=”/home/vtd/Downloads/00984249/FOV_pp.png”；
4）配置为自定义FOV模式： shape=”wedge”；
5）配置传感器的安装位置
dx=”3.5″ dy=”0.0″ dz=”0.5″ dhDeg=”0.0″ dpDeg=”0.0″ drDeg=”0.0″
相对于 后轴中心的X,Y,Z,航向角，俯仰角、侧倾角
具体代码实现如下：
<Sensor name="DefaultPerfectSensor" type="video">
<Load lib="libModulePerfectSensor.so" path="" persistent="true" />
<Frustum left="5.0" right="5.0" bottom="5.0" top="5.0" near="0.2" far=" 10.2" file="/home/vtd/Downloads/00984249/FOV_pp.png" shape="wedge" verbose="true"/>
<Cull maxObjects="5" enable="true" />
<Port name="RDBout" number="48195" type="TCP" sendEgo="true" />
<Player default="true" />
<Position dx="3.5" dy="0.0" dz="0.5" dhDeg="0.0" dpDeg="0.0" drDeg="0.0" />
<Database resolveRepeatedObjects="true" continuousObjectTesselation="2.0" />
<Filter objectType="pedestrian"/>
<Filter objectType="vehicle"/>
<Filter objectType="trafficSign"/>
<Debug enable="false"
detection="false"
road="false"
position="true"
dimensions="false"
camera="false"
CSV="false"
packages="false"
culling="true"
contactPoints="false"
trafficSigns="false"/>
</Sensor>
综上完成超声波雷达FOV的自定义配置，可以通过RDBsniffer工具获取超声波雷达探测到的数据；
这是扫出来的车位，不过是另一个FOV扫的，没有存到上面那个FOV的车位。
Original: https://blog.csdn.net/zataji/article/details/123879859
Author: mydate()
Title: 自动驾驶仿真：VTD自定义超声波雷达FOV
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